← 返回
AI智能

Pidan Memory

Local persistent vector memory system using LanceDB and Ollama for semantic search and multi-user isolated long-term AI assistant memory.
{ "translation": "基于 LanceDB 和 Ollama 的本地持久化向量记忆系统,支持语义搜索与多用户隔离的长期 AI 助手记忆。" }
2830201534
AI智能 clawhub v1.1.2 1 版本 100000 Key: 无需
★ 0
Stars
📥 800
下载
💾 26
安装
1
版本
#latest

概述

Pidan Memory Skill

本地持久化向量记忆系统,为 AI Assistant 提供长期记忆能力。支持多用户/共享模式。

概述

基于 LanceDB + Ollama 实现的本地向量记忆系统,支持语义搜索和多用户隔离。

架构

用户输入 → Ollama (向量化) → LanceDB (存储/搜索)
                    ↑
              nomic-embed-text (768维向量)

功能

1. 自动记忆(推荐)

安装 Hook 后自动生效,无需手动调用!

每次对话后自动评估并存储重要信息,覆盖 16 大类场景。

安装方式:

# 1. 复制文件
mkdir -p ~/.openclaw/hooks/pidan-memory
cp HOOK.md handler.ts ~/.openclaw/hooks/pidan-memory/
cp auto_memory.py ~/.openclaw/workspace/memory/

# 2. 启用
openclaw hooks enable pidan-memory
openclaw gateway restart

2. 记住信息 (remember)

手动存储重要信息到向量数据库

参数:

  • content: 记忆内容 (必填)
  • summary: 摘要 (可选)
  • importance: 重要程度 1-5 (默认 3)
  • user_id: 用户 ID (默认 default)

示例:

{
  "command": "remember",
  "parameters": {
    "content": "用户最喜欢吃火锅",
    "summary": "饮食偏好",
    "importance": 4,
    "user_id": "default"
  }
}

3. 搜索记忆 (recall)

语义向量搜索

参数:

  • query: 搜索关键词
  • limit: 返回数量 (默认 5)
  • user_id: 用户 ID

4. 获取最近记忆 (recent_memories)

获取用户的有权限访问的记忆

5. 模式管理

获取当前模式 (get_mode)

{
  "command": "get_mode",
  "parameters": {}
}

设置模式 (set_mode)

{
  "command": "set_mode",
  "parameters": {
    "mode": "private"  // 或 "shared"
  }
}

模式说明:

  • private: 多用户模式(默认),每个用户记忆独立隔离
  • shared: 共享模式,所有用户可互相查询共享记忆

6. 删除记忆 (delete_memory)

删除记忆(需二次确认,只有创建人可删除)

参数:

  • memory_id: 记忆 ID (必填)
  • confirm: 是否确认删除 (默认 false)

首次请求(获取确认):

{
  "command": "delete_memory",
  "parameters": {
    "memory_id": "uuid-xxx",
    "confirm": false
  }
}

确认删除:

{
  "command": "delete_memory",
  "parameters": {
    "memory_id": "uuid-xxx",
    "confirm": true
  }
}

权限规则:

  • ✅ 创建人本人可以删除
  • ❌ 非创建人无法删除
  • ⚠️ 删除前必须二次确认

7. 共享记忆 (share_memory)

将记忆共享给指定用户(只有创建人可以共享)

参数:

  • memory_id: 记忆 ID (必填)
  • visible_to: 可见用户列表 (默认 []) - 空=私有
  • user_id: 请求者 ID (用于权限校验)

示例 - 共享给指定用户:

{
  "command": "share_memory",
  "parameters": {
    "memory_id": "uuid-xxx",
    "visible_to": ["user_a", "user_b"],
    "user_id": "default"
  }
}

示例 - 取消共享(设为私有):

{
  "command": "share_memory",
  "parameters": {
    "memory_id": "uuid-xxx",
    "visible_to": [],
    "user_id": "default"
  }
}

权限规则:

  • ✅ 创建人本人可以共享
  • ❌ 非创建人无法共享
  • ⚠️ visible_to 为空时 = 私有模式

8. 列表记忆 (list_memories)

列出用户有权限访问的所有记忆

8. 手动去重 (deduplicate)

手动触发去重(每 20 条自动触发)

9. 统计 (stats)

获取记忆统计信息

配置

配置文件:~/.openclaw/workspace/memory/config.yaml

memory:
  mode: private              # private | shared
  deduplicate_after: 20      # 每N条自动去重

或通过环境变量:

MEMORY_MODE=private
MEMORY_DEDUP_AFTER=20

存储位置

~/.openclaw/workspace/memory/lance/  # LanceDB 数据

技术栈

组件作用
------------
LanceDB向量存储/搜索
Ollama本地 embedding 模型
nomic-embed-text768维向量

CLI 测试

# 添加记忆
echo '{"command": "remember", "parameters": {"content": "测试"}}' | python3 run.py

# 搜索
echo '{"command": "recall", "parameters": {"query": "测试"}}' | python3 run.py

# 获取模式
echo '{"command": "get_mode", "parameters": {}}' | python3 run.py

# 设置模式
echo '{"command": "set_mode", "parameters": {"mode": "shared"}}' | python3 run.py

# 删除记忆(首次)
echo '{"command": "delete_memory", "parameters": {"memory_id": "xxx"}}' | python3 run.py

安全说明

用户身份验证

所有命令通过 环境变量 OPENCLAW_USER_ID 获取真实用户ID,防止伪造:

# 设置用户ID
export OPENCLAW_USER_ID=your_user_id
python3 run.py ...

权限控制

  • 删除/共享记忆:只有创建人可以操作
  • 查询记忆:根据模式(private/shared)决定访问权限
  • 参数中的 user_id:无效,必须通过环境变量

Hook 模式

通过 Hook 自动触发时,用户ID由平台传递( DingTalk openid 等),自动注入环境变量。


版本历史

共 1 个版本

  • v1.1.2 当前
    2026-03-30 06:36 安全 安全

安全检测

腾讯云安全 (Keen)

安全,无风险
查看报告

腾讯云安全 (Sanbu)

安全,无风险
查看报告

🔗 相关推荐

ai-intelligence

Self-Improving + Proactive Agent

ivangdavila
自我反思+自我批评+自我学习+自组织记忆。智能体评估自身工作、发现错误并持续改进。
★ 1,359 📥 318,562
ai-intelligence

Nano Banana Pro

steipete
使用 Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) 生成或编辑图像。支持文生图、图生图及 1K/2K/4K 分辨率,适用于图像创建、修改及编辑请求,使用 --input-image 指定输入图像。
★ 418 📥 115,252
ai-intelligence

Proactive Agent

halthelobster
将AI智能体从任务执行者升级为主动预判需求、持续优化的智能伙伴。集成WAL协议、工作缓冲区、自主定时任务及实战验证模式。Hal Stack核心组件 🦞
★ 836 📥 213,222